Брюс Липтон - Спонтанная эволюция: Позитивное будущее и как туда добраться Страница 47

В определенном смысле медицина задает направление эволюции вот уже в течение сотни лет. Всякий раз, когда врачи вкалывают пациенту вакцину, они тем самым целенаправленно воздействуют на эволюцию генов его иммунной системы. Комбинируя определенные антигены вирусов и бактерий в вакцине, они побуждают иммунную систему создавать точно структурированные протеины-антитела, которые целенаправленно связываются с этими антигенами и помечают их как подлежащие уничтожению.

Важно отметить, что до вакцинации у прививаемого не имелось генов, в которых была бы закодирована протеиновая структура данной разновидности антител. Скорее следует говорить, что они сформировались благодаря тому же адаптивному процессу соматической гипермутации, который наблюдался у бактерий Кэйрнса. Ученые целенаправленно управляют генетическими мутациями антител и тем самым контролируют эволюцию иммунной системы. Подобным же образом микробиологи управляют эволюцией, когда помещают бактерии в специфические условия, чтобы создать мутантов, способных поедать нефтяные пятна и другие факторы загрязнения окружающей среды.

Исходя из предположения, что Вселенная детерминистична, профессор Массачусетского технологического института Эдвард Лоренц — один из пионеров теории хаоса — в 1960-е годы, используя сравнительно простые уравнения ньютоновой физики, создал математическую модель погодных систем, позволяющую давать более точные предсказания погоды. Лоренц запрограммировал компьютер на решение этих уравнений с точностью до седьмого знака после запятой и стал получать распечатки со вполне ожидаемыми предсказаниями.

Однако наиболее важное открытие было сделано, когда однажды из-за нехватки времени он, чтобы ускорить обработку информации, округлил свои данные до четвертого знака после запятой. В результате компьютер выдал совсем не такие результаты, как ожидалось. Изменив данные менее чем на одну тысячную от единицы измерения, Лоренц на выходе получил совсем другие выводы. То есть то, что вначале кажется пренебрежимо малой разницей, может оказать решающее влияние на результат. Использовав округленные данные, Лоренц по воле случая открыл явление, которое подтолкнуло его к созданию концепции чувствительности, которая стала ключевой для понимания поведенческих моделей сложных динамических систем. Суть в том, что малейшие различия в исходных условиях могут привести к колоссальным последствиям, которые воспринимаются как случайные. Таким образом, многое из того, что мы считаем случайностью, на самом деле вполне предсказуемо — если у нас есть достаточно чувствительные средства для регистрации исходных данных.

Концепция Лоренца стала широко известна под названием «Эффект бабочки». В кратком виде ее можно сформулировать следующим образом: «Взмах крыльев бабочки в Пекине сегодня может породить ураган в Нью-Йорке через месяц». Представить себе такое достаточно сложно, но открытие Лоренца говорит о том, что динамические системы, такие как погода, океанские течения и эволюция биосферы, на самом деле являются детерминистичными, а значит, предсказуемыми, хотя нам и кажется, что они ведут себя совершенно беспорядочно.

Прежде чем делать большие ставки на концепцию детер-министичной Вселенной, следует познакомиться с идеями выдающегося квантового физика Вернера Гейзенберга. Согласно представлениям классической физики, как они сформулированы Лапласом, будущее движение частиц строго предопределено и мы можем точно предсказать его, если будем знать координаты и скорость этих частиц в какой-то момент времени. Однако эти представления пришлось подкорректировать, когда Гейзенберг сформулировал так называемый принцип неопределенности, согласно которому невозможно определить одновременно и скорость частицы, и ее положение в пространстве, поскольку, замеряя один из этих параметров, наблюдатель неизбежно искажает другой.

Принцип неопределенности вступает в противоречие с жестко детерминистичной механикой Ньютона. Однако квантовая механика не отвергает ньютонов детерминизм, а просто смягчает его, вводя фактор вероятности. Хотя точно предсказать будущее невозможно, но, если у нас есть достаточное количество информации, мы можем делать прогнозы с очень большой вероятностью того, что они окажутся верными.

На протяжении тысячелетий люди наблюдали, как солнце встает на востоке и садится на западе. Можно предсказать, что в понедельник через год солнце снова встанет на востоке и сядет на западе. Вероятность этого события настолько велика, что едва ли кто-то станет всерьез оспаривать такой прогноз. Тем не менее (хотя вероятность такой катастрофы ничтожно мала) в течение этого года в Землю может врезаться комета, изменив направление ее вращения. Смысл этой истории в том, что прогнозы на будущее основаны на вероятности, а не на твердой уверенности. Принцип неопределенности в квантовой механике пришелся настолько не по душе Альберту Эйнштейну, что он заметил: «Бог не играет в кости со Вселенной».

Согласно теории Дарвина, эволюция протекает путем ряда бесконечно малых преобразований и один биологический вид преобразуется в другой постепенно — на протяжении колоссальных промежутков времени. Однако палеонтологи Гаулд и Элдридж установили, что на самом деле эволюция состоит из долгих периодов стабильности, которые периодически прерываются катастрофическими преобразованиями. После каждой катастрофы вымирание одних видов сопровождается взрывоподобным распространением других. На практике возникновение и эволюция новых видов происходит намного быстрее, чем предполагают механизмы, предложенные Дарвином. Иными словами, эволюция движется внезапными скачками, а не ползком.

Знакомая картина? Помните о квантовых скачках, совершаемых электронами, когда они переходят с одного энергетического уровня в атоме на другой? Это было ключевое открытие Макса Планка, положившее начало квантовой физике более столетия назад. Эволюция организмов тоже подобна квантовому процессу в том смысле, что на определенном уровне сложности возникают новые жизненные формы, появление которых невозможно было предсказать на основании знаний о природе их частей.

Достаточно представить себе, что из сперматозоида и яйцеклетки может получиться человек… хотя, если вдуматься, для этого нужно весьма сильное воображение. Тем не менее этот процесс настолько привычен людям, что мы совсем не удивляемся. Возможно, следующим шагом на пути развития нашего воображения станет рождение новой целостной человеческой культуры, контуры которой не предскажешь на основании того, как люди действуют и взаимодействуют ныне, — культуры, которая позволит нам выжить и процветать на новом уровне сложности.

Некоторые идеи по поводу природы сил, движущих эмерджентными[39] процессами, были сформулированы в результате исследований поведения роящихся насекомых, птиц, собирающихся в стаи, и рыб, формирующих косяки. Что помогает этим животным действовать согласованно, мгновенно меняя свои модели поведения?

Очень плодотворно исследовал поведение рыб британский исследователь Йен Кузин со своей командой. Используя математическое моделирование, эти ученые установили, что стайные рыбы изменяют свое поведение в зависимости от того, насколько близко друг от друга находятся особи. Пока их зона синхронизации остается незадействованной, то есть рыбы находятся недостаточно близко друг от друга, они плавают как попало, едва обращая внимание на своих собратьев. Но как только количество рыб превышает некое критическое значение или им приходится сблизиться под воздействием какого-то фактора среды, модель поведения изменяется. При определенном критическом сближении рыбы начинают следовать друг за другом по кругу, образуя стаю в виде бублика. Когда сближение достигает следующей критической фазы, модель поведения снова изменяется — на этот раз рыбы начинают двигаться по параллельным траекториям, формируя косяк. Так что же вызывает эти нелинейные изменения в моделях поведения?

В поисках ответа Кузин и его коллеги переключились на исследование муравьиных семей и обнаружили кое-какие ключи в отношении групповой динамики. Предварительные исследования стайного поведения указали на наличие консенсусных решений. Например, когда 51 % группы насекомых смотрит в определенном направлении, в этом на правлении движутся все.

Однако Кузин выяснил, что в каждой группе насекомых есть своего рода лидеры, определяющие направление движения. Кузин назвал таких лидеров «экспертами» — они лучше других знают, где искать еду или где притаилась опасность. Чем больше группа, тем меньше ей требуется экспертов в процентном соотношении. Например, группе муравьев из 30 особей требуется четверо или пятеро экспертов, что составляет от 16 до 20 % от численности группы. При этом группе из 200 муравьев требуются те же пять экспертов, что составляет всего 2,5 % от общей численности особей.